Pyhton 【列表生成式】 【生成器】【函数生成器】【调试】

最新推荐文章于 2025-05-20 22:34:10 发布
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本文介绍了Python中的列表生成式和生成器的概念及使用方法，包括如何利用生成器节省内存空间，并简单提及了Python程序的调试方法。

Pyhton 【列表生成式】 【生成器】【函数生成器】【调试】

列表生成式：一种生成具有“指定运算规则”的列表生产方法。

格式：（算法）  如：[ n*100 for n in range(10） if n %2 != 0]

（1）是一个存储算法的东西。

（2）也是一种迭代器。可以通过for in 方法取出元素。

list2=(n for n in range(10) if n%2 != 0)
for n in list2:
    print(n,end="~")

（3）可用next函数逐个取元素。但这种方法不知道需要调用next函数的次数，故不佳。

list2=(n for n in range(10) if n%2 != 0)
print(next(list2))
print(next(list2))

优点：省内存
 
   

   

生成器generator，将列表生成式的 [ ]改为（）即是一个最简单的生成器。

含有yield（）的函数。genneratror。
yield关键字

 
   

   

调试，目的:找出代码中的错误。具体实现步骤如下：
（1）设计断点，程序会该行暂停运行，然后观察程序运行到该行时的状态。
（2）点击工具栏 Run -->  debug。
（3）点击下方工具栏 Debug中的stop over。


无法调试？控制面板——>系统与安全——>Windows防火墙——>允许Windows程序通过防火墙——>更改设置——>允许运行另一程序——>在添加程序对话框中增加PyCharm。重启PyCharm

 
   
 

  

  
 
  
 
  
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
  
 
 
 
 

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  2019-03-26 15:40 
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2020.11.07Pyhton匿名函数、递归函数与生成器函数

				
			

			

				

					weixin_47287134的博客
				

				

					11-07
					
					195
					
				

			

		

		

			
				
这些函数直接在Python中可以用，不需要导入任何的模块

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
【pyhton】Python中zip用法详细解析与应用实战

				
			

			

				

					景天科技苑
				

				

					08-02
					
					1899
					
				

			

		

		

			
				
在Python中，zip函数是一个非常强大且灵活的工具，它允许你将多个可迭代对象（如列表、元组、字符串等）中的元素“打包”成一个个元组，并且这些元组中的元素来自各个可迭代对象对应位置的元素。`zip`函数在数据处理、文件操作、以及多个可迭代对象之间的同步迭代等场景中有着广泛的应用。本教程将结合多个实际案例，详细讲解zip函数的基本用法、高级技巧以及在实际项目中的应用。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
函数----列表生成器

				
			

			

				

					池永伟的博客
				

				

					07-13
					
					235
					
				

			

		

		

			
				
 通过列表生成器，我们可以直接创建出来一个列表，但是由于内存有限。列表的容器也是有限的，加入一个列表数据十分庞大，我们只需要访问前面几个元素，南无就会导致后面接大多数元素占用内存被白白浪费了；
# 列表生成器：并不会一次性将所有的计算结果存放在内存中，而是将使用过的一些值，才回去动态计算并返回，没有使用不会计算。
# 在使用next()方法从列表生成器中取值是，如果元素被取完之后还接着去会报错...

			
		

	





	

		

			

				
					
列表生成器python

				
			

			

				

					meow的博客
				

				

					12-03
					
					909
					
				

			

		

		

			
				
用列表推导式生成列表，当生成列表元素特别多的时候，空间浪费很大，会引起大量的元素占用空间，从而浪费空间。可用列表生成器。

只要将列表推导式中的[]换成()

列表推导式返回的是值，列表生成器返回的是对象。

取列表生成器中的元素时要借用next函数

next(变量名) 取完后将“报错” next可理解为一个指针，指针不会回退的，直到抛出异常。

生成器相当于是个算法：通过next()计算值

例子：斐波那契数列（从第三个元素开始，每个元素是前两个元素的和）


ls = []   #创建一个空...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
python_day17_生成器_debug单步调试

				
			

			

				

					
				

				

					09-28
					
					250
					
				

			

		

		

			
				
今天肚子特别的不舒服，就是明明一天没吃饭了，但是胃里还是满满的那种不舒服，额，晚上吃东西了，就是早上和中午实在是不舒服，就没去吃饭。可能是因为昨天做了接近5个小时的地跌+公交车+喝酒的原因吧，现在回想起地铁和公交车，全是恶心的感觉。。。。去吃晚饭的时候给我妈打了一电话，听到妈妈的声音，真好。
#Author:"haijing"#date:2018/9/28#列表生成式# a...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python中的列表生成式（List Comprehensions）和列表生成器(Generator)

				
			

			

				

					oJinGangZuan的博客
				

				

					10-22
					
					7500
					
				

			

		

		

			
				
Python中的列表生成式（List Comprehensions）和列表生成器(Generator)，是Python提供的两个高级应用机制。生成式是一种简写机制，坚持了龟叔的“Python要简单优雅”的设计理念。生成器虽然翻译成中文以后只有一字之差，但是实现的机制和生成式已经完全不同了。它存储的是一个算法，而非具体数据。如何理解呢？听我娓娓道来。

			
		

	





	

		

			

				
					
pyhton列表推导式和生成器

				
			

			

				

					m0_43448334的博客
				

				

					09-06
					
					313
					
				

			

		

		

			
				
生成器：
|-- 列表推导式
    [x for x in range(101)]
    [i for i in range (101) if i % 2 == 0]
    [i*j for i in range (10) for j in range (10)]

    功能强大，可以快速得到需要的列表
   

			
		

	





	

		

			

				
					
Python列表推导式和生成器表达式详解

				
			

			

				

					summerriver1的博客
				

				

					05-20
					
					483
					
				

			

		

		

			
				
Python中的列表推导式和生成器表达式是两种强大的工具，能够帮助开发者编写更简洁、高效的代码。列表推导式通过简洁的语法快速生成列表，适用于需要多次访问结果或结果集较小的场景。生成器表达式则采用惰性求值，按需生成元素，适合处理大量数据或内存使用是关键考虑因素的情况。本文详细介绍了这两种表达式的基础语法、高级用法、性能考虑、最佳实践以及常见陷阱，帮助读者在实际编程中合理选择和使用这些特性，以提升代码的可读性和执行效率。


			
		

	





	

		

			

				
					
pyhton生成器

				
			

			

				

					hu_wen_juan的博客
				

				

					09-18
					
					141
					
				

			

		

		

			
				
python生成器


python 生成器本质上就是迭代器。

生成器包括两种：生成器函数和生成器表达式。


生成器函数

一个包含yield关键字的函数就是一个生成器。并且yield不能和return共用，并且yield只能在函数内。

generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而generator函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。

生成器的作用

可以实现多

			
		

	





	

		

			

				
					
八皇后问题（借助Pyhton生成器解决）

				
			

			

				

					南淮北安的博客
				

				

					07-31
					
					437
					
				

			

		

		

			
				
文章目录一、什么是八皇后 ？二、解决思路三、代码实现
一、什么是八皇后 ？
八皇后问题，是一个古老而著名的问题，是回溯算法的典型案例。该问题是国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出：在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问有多少种摆法。

二、解决思路
八皇后问题是一个经典的数学问题，同时也是一个典型的回溯问题，《Pytho...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python 生成器（yield）

				
			

			

				

					Wang_Jiankun的博客
				

				

					12-04
					
					5804
					
				

			

		

		

			
				
Python 生成器

一、生成器（generator）

Python 的生成器是一种特殊的程序，可以被用作控制循环的迭代行为。生成器可以暂时挂起函数，并保留函数的局部变量等数据，然后在再次调用它的时候，从上次暂停的位置继续执行下去。
如果所要的序列的元素可以按照某种算法推算出来，可以采用迭代器一边循环一边计算的机制，这样就不必创建完整的序列，从而节省大量的空间。
Python 的生成器是迭代器...

			
		

	





	

		

			

				
					
python基础教程：Python中的列表生成式与生成器学习教程

				
			

			

				

					12-21
				

			

		

		

			
				
在Python编程语言中，列表生成式（List Comprehensions）是一种...列表生成式提供了一种简洁的创建列表的方式，而生成器则在处理大量数据时提供了内存效率和性能上的优势。掌握这两者对于提升Python编程能力至关重要。

			
		

	





	

		

			

				
					
在pytorch上利用GAN网络实现0-9数字生成

				
			

			

				

					pk296256948的博客
				

				

					11-24
					
					984
					
				

			

		

		

			
				
数据集来自torchvision的dataset的MNIST手写0-9数据集(28x28)
生成器（Generator）和判别器（Discriminator）


			
		

	





	

		

			

				
					
全面理解Python中的迭代器

				
			

			

				

					南风以南
				

				

					04-29
					
					8116
					
				

			

		

		

			
				
迭代是一种重复获取数据集合中元素的过程，一次只获取一个元素，直到遍历完所有元素。在Python中，迭代通常用于遍历序列（如列表、元组）或任何可迭代对象。自定义迭代器允许我们创建自己的数据结构并以迭代方式访问其内容。在Python中，最常见的方式是通过生成器函数来实现。生成器函数是一种特殊的迭代器，使用yield语句暂停和恢复函数的执行。# 使用自定义迭代器print(num)itertools模块包含了许多有用的迭代器函数，如count()cycle()chain()等。例如，count()break。

			
		

	





	

		

			

				
					
yubaolee_OpenAuthNet_25456_1764964690631.zip

				
			

			

				

					12-07
				

			

		

		

			
				
yubaolee_OpenAuthNet_25456_1764964690631.zip

			
		

	





	

		

			

				
					
基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）

				
			

			

				

					12-07
				

			

		

		

			
				
基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要围绕《基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）》展开，介绍了利用Matlab进行电池充电控制策略的仿真与比较研究。重点对比了PID控制器与电流控制器在电池充电过程中的性能表现，涵盖系统建模、控制算法设计、仿真分析及结果评估等内容，旨在为电池管理系统中的充电控制提供优化方案和技术参考。;  
适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。;  
使用场景及目标：①用于电池管理系统中充电控制策略的设计与优化；②开展PID控制与电流控制在动态响应、稳定性、充电效率等方面的性能对比研究；③支持教学实验、科研仿真及实际工程项目中的控制器选型与验证。;  
阅读建议：建议读者结合Matlab代码进行仿真实践，重点关注控制器参数设置、系统响应曲线分析及不同工况下的性能差异，同时可扩展至其他先进控制算法（如模糊控制、自适应控制）的对比研究，以深化对电池充电控制技术的理解与应用。

			
		

	





	

		

			

				
					
一个基于SpringBoot和MyBatis框架开发的用于高校或公共图书馆自习室资源智能化管理的Web应用程序系统_包含用户注册登录座位预约状态查询取消预约留言反馈及管理员对自习室.zip

				
			

			

				

					12-07
				

			

		

		

			
				
一个基于SpringBoot和MyBatis框架开发的用于高校或公共图书馆自习室资源智能化管理的Web应用程序系统_包含用户注册登录座位预约状态查询取消预约留言反馈及管理员对自习室.zip

			
		

	





	

		

			

				
					
nats.swift-Swift资源

					
最新发布

				
			

			

				

					12-08
				

			

		

		

			
				
Swift client for NATS, the cloud native messaging system.

			
		

	





	

		

			

				
					
ACM算法竞赛题解与优化技巧 练习题

				
			

			

				

					12-07
				

			

		

		

			
				
ACM算法竞赛题解与优化技巧

			
		

	





	

		

			

				
					
pyhton多维列表转化为一维列表

				
			

			

				

					03-12
				

			

		

		

			
				
<think>好的，用户现在问的是如何将Python中的多维列表转换为一维列表。这个问题看起来挺常见的，但是需要仔细考虑不同的情况和可能的解决方法。首先，我需要回忆一下用户之前的问题，之前他们询问了数组的排序和去重，现在转向了列表结构的转换，这可能意味着他们在处理数据预处理，比如准备数据进行分析或机器学习前的清洗工作。

用户可能的需求是将嵌套的多维列表扁平化，也就是把所有层级的元素提取出来，形成一个一维的列表。例如，把[[1,2],[3,[4,5]]]变成[1,2,3,4,5]。这时候，我需要考虑不同的方法，比如递归、迭代，或者使用现有的库函数。

首先，我应该确认用户是否了解多维列表的结构，比如是否所有元素都是列表，或者是否包含混合类型（如列表和其他不可迭代对象）。这会影响解决方案的设计，因为如果存在非列表元素，递归时需要判断类型，避免出错。

接下来，我需要思考常见的解决方案。比如使用递归函数来遍历每个元素，如果元素是可迭代的（比如列表），则继续展开，否则添加到结果列表中。这种方法适用于任意深度的嵌套，但需要注意判断元素是否为可迭代对象，避免将字符串等类型也展开。

另外，可能用户希望使用更简洁的方法，比如列表推导式，或者利用第三方库如itertools。不过，itertools.chain.from_iterable只能处理一层嵌套，所以对于多层的情况可能需要其他方法。

还有一个考虑点是性能。如果多维列表非常大，递归可能会导致栈溢出，这时候可能需要使用迭代的方法，比如用栈或队列来手动管理待处理的元素，这样避免递归深度的问题。

然后，我需要考虑用户可能遇到的错误情况。例如，列表中包含非列表元素，如整数或字符串，这时候递归展开时需要跳过这些元素，或者正确处理它们。比如，数字直接添加到结果，字符串可能需要作为整体处理，或者每个字符展开，这取决于用户的需求，但通常用户可能不希望拆分字符串，所以应该在代码中判断元素是否为列表实例。

此外，用户可能希望得到一个通用的解决方案，能够处理不同深度的嵌套，而不仅仅是二维或三维的情况。这时候递归方法比较合适，因为它可以处理任意深度。

现在，回顾Python的标准库，有没有现成的函数可以处理这个问题？比如，itertools.chain可以处理一层，但多层不行。numpy的flatten方法可能可以，但需要将列表转换为numpy数组，并且所有元素类型相同，否则会出错。这可能不适用于所有情况，特别是当列表中包含不同类型时。

所以，总结下来，可能的解决方案包括：

1. 递归展开：遍历每个元素，如果是列表则递归处理，否则添加到结果中。
2. 迭代展开：使用栈或队列来迭代处理元素，避免递归深度问题。
3. 使用第三方库如numpy或itertools，但需要注意它们的限制。
4. 生成器函数：使用生成器来逐步产生元素，节省内存。

然后，我需要比较这些方法的优缺点。例如，递归方法代码简洁，但可能遇到最大递归深度限制；迭代方法更安全，但代码稍微复杂；生成器适合处理大数据量，但用户可能需要立即得到结果列表。

接下来，我需要考虑用户可能的具体用例。例如，用户的数据结构是否非常深，或者包含其他类型的可迭代对象（如元组）。这时候，解决方案需要能够处理这些情况，或者在代码中进行类型检查，只处理列表类型。

另外，用户可能对性能有要求，尤其是在处理非常大的多维列表时。这时候，迭代方法可能更高效，或者使用生成器表达式。

在编写示例代码时，需要展示不同的方法，并说明它们的适用场景。例如，提供一个递归函数，处理任意深度的列表；一个使用栈的迭代方法；以及可能的库函数方法。

还需要注意Python版本的兼容性。例如，在Python 3中，检查一个对象是否为可迭代对象可能需要使用collections.abc中的Iterable，但要注意像字符串这样的类型也被视为Iterable，所以需要额外排除这些情况。

例如，在递归函数中，应该判断元素是否是列表实例，而不是可迭代的，因为字符串虽然是可迭代的，但用户通常不希望将其拆分为单个字符。所以，正确的做法是判断元素是否为列表类型，如果是，则继续展开，否则添加到结果中。

或者，可以提供一个更通用的解决方案，允许用户自定义处理哪些类型的可迭代对象。例如，排除字符串、字典等。

最后，需要给出代码示例，并解释每个方法的适用场景和注意事项，帮助用户根据具体情况选择最合适的方法。</think>---

### **问题分析**
将多维列表转换为一维列表（即**扁平化处理**）需考虑：
1. 嵌套层数的**不确定性**（二维、三维或任意维度）
2. 元素类型的**混合情况**（列表中可能同时存在列表和非列表元素）
3. 处理效率要求（数据规模较大时需优化）

---

### **解决方案**
根据需求选择以下方法（附Python代码示例）：

---

#### **1. 递归展开法**
**适用场景**：任意维度嵌套，代码简洁
```python
def flatten_recursive(lst):
    result = []
    for item in lst:
        if isinstance(item, list):  # 判断是否为列表
            result.extend(flatten_recursive(item))
        else:
            result.append(item)
    return result

# 测试案例
multi_dim_list = [1, [2, [3, 4], [5, [6]]], 7]
print(flatten_recursive(multi_dim_list))  # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
```

---

#### **2. 迭代展开法**
**适用场景**：避免递归深度限制，处理超多层嵌套
```python
def flatten_iterative(lst):
    stack = list(lst)  # 使用栈存储待处理元素
    result = []
    while stack:
        current = stack.pop()
        if isinstance(current, list):
            stack.extend(current)  # 将列表元素反向压入栈
        else:
            result.append(current)
    return result[::-1]  # 恢复原始顺序

# 测试案例
print(flatten_iterative([[[9],8],7]))  # [9, 8, 7]
```

---

#### **3. 生成器优化法**
**适用场景**：处理超大数据时节省内存
```python
def flatten_generator(lst):
    for item in lst:
        if isinstance(item, list):
            yield from flatten_generator(item)
        else:
            yield item

# 使用示例
gen = flatten_generator([[1],2,[3,[4,5]]])
print(list(gen))  # [1, 2, 3, 4, 5]
```

---

#### **4. 第三方库实现**
- **使用`itertools`处理单层展开**：
  ```python
  import itertools
  nested = [[1,2], [3,4]]
  print(list(itertools.chain.from_iterable(nested)))  # [1,2,3,4]
  ```

- **使用`numpy`处理数值型多维数组**：
  ```python
  import numpy as np
  arr = np.array([[1,2], [3,4]])
  print(arr.flatten().tolist())  # [1,2,3,4]
  ```

---

### **关键对比**
| 方法               | 优点                      | 缺点                     |
|--------------------|--------------------------|-------------------------|
| 递归法             | 代码简洁，处理任意维度    | 可能触发最大递归深度限制 |
| 迭代法             | 无递归深度限制            | 需要手动维护栈结构      |
| 生成器             | 内存效率高                | 结果需要转换为列表      |
| `itertools`        | 标准库支持                | 仅处理单层展开          |
| `numpy`            | 高效处理数值数据          | 要求元素类型统一        |

---

### **注意事项**
1. **类型判断**：使用`isinstance(item, list)`而非检查可迭代性，避免误拆字符串/字典等
2. **顺序保持**：迭代法默认反向处理，需通过`[::-1]`恢复原序
3. **混合类型处理**：若列表包含元组等可迭代对象，需修改判断条件：
   ```python
   from collections.abc import Iterable
   def flatten_mixed(obj):
       if isinstance(obj, Iterable) and not isinstance(obj, (str, bytes)):
           for item in obj:
               yield from flatten_mixed(item)
       else:
           yield obj
   ```

---

### **完整代码模板**
```python
def safe_flatten(lst, ignore_types=(str, bytes)):
    """
    安全展开多维列表
    :param ignore_types: 指定不展开的类型（默认保留字符串完整）
    """
    for item in lst:
        if isinstance(item, Iterable) and not isinstance(item, ignore_types):
            yield from safe_flatten(item)
        else:
            yield item

# 使用示例
complex_list = [1, ["abc", [2, (3,4)]], {"key": "value"}]
print(list(safe_flatten(complex_list)))  # [1, 'abc', 2, 3, 4, {'key': 'value'}]
```

---

### **性能优化建议**
1. **预分配内存**：对于已知长度的数据，可先计算总元素数量，用`result = [None]*total_size`预分配列表空间
2. **避免深度递归**：当嵌套超过1000层时，优先选择迭代法
3. **C语言加速**：使用`cytoolz`库的`flatten`函数（需安装`Cython`）

---

根据实际需求选择方法：小规模数据用递归法最方便，大规模数据推荐生成器或迭代法，数值计算优先考虑`numpy`。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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